基于四分模型和ReAL模型的IAT联想加工分离

晋 争

(1.郑州师范学院教育科学研究所,河南 郑州 450044; 2. 加利福尼亚大学戴维斯分校，美国 戴维斯 95616)

基于四分模型和ReAL模型的IAT联想加工分离

晋 争1,2

(1.郑州师范学院教育科学研究所,河南 郑州 450044; 2. 加利福尼亚大学戴维斯分校，美国 戴维斯 95616)

内隐联想测验(IAT)效应在多大程度上反映了联想加工，联想加工又在多大程度上与态度等心理结构相关是多年来研究争论的焦点，也是有效应用IAT的前提.四分模型和ReAL模型分别回应了上述两个问题，并为研究者重新认识IAT效应的内在机制提供了概念框架和分析技术.文章通过介绍和比较这两个模型，揭示了它们在IAT数据分析上的独特作用，在明确IAT价值的同时强调了多重加工机制对行为的解释和预测功能.

内隐联想测验；四分模型；ReAL模型；自动加工；联想加工；态度

内隐社会认知是指个体在社会认知过程中虽然不能回忆某一过去的经验，但这一经验对行为和判断依然具有潜在影响的认知现象，它代表了认知主体不需努力、无意识的操作过程[1].内隐社会认知虽然发端于内隐记忆研究，但传统研究内隐记忆的方法由于难以量化而无法被广泛应用，或者由于只能涉及社会认知的知觉层面而难以借鉴到态度、观念等社会认知研究中.1998年，Greenwald等提出了内隐联想测验(Implicit Association Test, IAT)[2]，成功实现了内隐社会认知研究量化的梦想.经过近20年的发展，IAT与其变式已然成为当代内隐社会认知研究领域应用和讨论最多的测量.

IAT以反应时为指标，通过计算机化的分类任务来测量两类材料(概念材料与属性材料)之间自动化联系的紧密程度，继而对个体的内隐态度等内隐社会认知进行测量.在IAT的标准程序中，概念材料(concept，如花或昆虫)和属性材料(attribute，如褒义的或贬义的)之间有两种可能的关系，分别是相容的(compatible)两个类别(“花-褒义”和“昆虫-贬义”) 和不相容的(incompatible)两个类别(“花-贬义”和“昆虫-褒义”).当概念材料和属性材料相容，即其关系与个体的内隐态度一致或二者联系较紧密时，识别任务相对容易，因而反应速度快，反应时短；当概念材料和属性材料不相容，即概念词和属性词的关系与个体的内隐态度不一致或二者缺乏紧密联系时，往往会导致认知冲突，识别任务相对较难，反应速度慢，反应时长.所以，相容与不相容任务的反应时之差可以作为概念材料和属性材料的关系与个体的内隐态度相对一致性的指标，即IAT效应.

无论是IAT标准程序还是其变式，基本过程旨在最大程度地反映个体的联想激活程度(Association Activation).虽然内隐社会认知的心理机制被认为是以单纯激活为特征的联想加工，但研究者早已意识到任何一种任务的操作都不可能完全通过某一加工实现[3]，如果将单一的测量任务与某一特定的加工方式相对应，便会对行为做出过于简单的解释.IAT效应究竟在多大程度上反映了联想加工，以及联想加工又在多大程度上与要测量的态度等心理结构相关，是多年来研究争论的焦点，也是研究者有效应用IAT的前提.近年来，Conrey等提出的四分模型(Quadruple Model)[4]和Meissner等提出的ReAL模型[5]可以看作是对上述两个问题的分别回应.本文通过介绍和比较这两个最新的加工分离模型，以期对未来有效地使用IAT提供参考.

1 基于四分模型的联想加工分离

研究者通常将认知加工分为控制加工和自动加工两种基本类型，前者指有意识地评价信息或对任务做出反应，后者指既存认知结构中概念间联想的无意识自动激活.1991年Jacoby提出的加工分离范式(Process dissociation procedure, PDP)[6]无疑是意识与无意识加工分离方法中最富创见性和影响最大的一种方法，它使得自动加工和控制加工成分得以在一个简单的记忆范式中分离，这为解释IAT效应究竟在多大程度上反映了联想加工提供了思路.基于对加工分离范式的拓展，四分模型对内隐心理过程做出了更为精确的描述.

四分模型参数的设置借鉴了双重加工模型中对加工过程的定义[7].首先，参数联想的自动激活(Activation, 简称AC)代表了记忆中两个相关概念关联性被激活的强度，与双重加工模型中的简单联想加工(simple associative process)或习惯性反应(habitual responses)相关[8]，它并不需要意识的感知；其次，确定正确反应的能力(Detectability,简称D)表示个体在做出正确反应时的努力过程，它的存在表示了任务不能单纯地通过概念在记忆中的联想被激活完成.在这个过程中，反应是否正确可以被个体决定，但这并不意味着正确的反应是已经被决定的，此过程不仅受到记忆中相关信息可利用性的影响，同时也受到认知能力的影响.例如，如果个体没有集中注意力或者比较紧张，又或者完成任务的动机较低，那么D也会较低，D所代表的类似于以精确度为导向的控制加工在记忆、判断与决策的双重加工模型中都有报告；第三，对自动激活的成功克服(Overcome Bias, 简称OB)代表了个体抑制已激活的联想的自我调整，与源于Cox等的刻板印象控制模型(Stereotype Control Model)中的自我调节过程(self-regulation)[9]类似；最后，反应的偏向性(Guessing, 简称G)则与信号检测论[10]中的偏向成分类似.如果联想没有被激活，也没有正确反应被探测到，个体就需要做出猜测.此过程既不完全受习惯性偏向的影响，也不能完全反映联想的自动加工过程[4].在IAT中，G既可以反映非意识状态下惯用手对反应的影响，也可以反映用指示“褒义”或“积极”的按键做出反应的策略.G过程包含了对反应产生二次影响的多种因素，如Jacoby对再认测验加工分离后发现意识性提取和自动提取均受到反应偏向(response bias)的影响.

四分模型把内隐测量任务的整个加工过程描述成一个进程树，与IAT广泛采用的以反应时为因变量的分析不同，四分模型的各个参数值是基于相应条件下反应正确率而计算的.如图1所示，每种路径代表一种可能性，后一级路径的参数依赖于此前所有的路径参数.每一条路径都代表着一个合成概率(如AC×D×OB)，并以此预测一个具体的反应.与某个反应相关的所有概率之和便是发生该反应的总概率.例如，在执行“花朵-昆虫IAT任务”时，四分模型预测不相容条件下个体对花朵做出正确反应的概率为：p(正确/花朵，不相容)=AC×D×OB+(1-AC)×D+(1-AC)×(1-D)×G.研究者建立针对每一类别的正确反应与错误反应方程，可估算出四分模型各加工成分的参数值，然后通过错误率的观察值与模型的理论期望错误率求得卡方值(χ2).当χ2值不显著时，说明模型可有效拟合观察数据.

√和×分别代表正确和错误反应图1 四分模型对花朵-昆虫IAT中“花朵”和“昆虫”类别加工过程的描述Fig. 1 The Quadruple Process model (Quad model)

四分模型除了将参数AC假设为联想激活的强度，并不预设其它加工过程究竟在多大程度上是自动的还是控制的.换言之，该模型明确了加工的质量，即加工过程是受联想驱动的还是受非联想驱动的，但是没有规定非联想加工过程是自动发生的还是靠主动控制完成的[11].事实上，基于四分模型的很多研究表明IAT不仅受联想加工与非联想加工的共同影响，也是自动加工与控制加工共同作用的结果[12-15].在四分模型中，参数AC代表了联想加工，D、OB和G都被看作是非联想加工成分.如前所述，G具有自动加工和控制加工双重属性；还有研究发现虽然D和OB参数属于非联想加工的范畴，但是它们也可以通过练习获得自动加工的特征[16]；再者，任何任务都需要有意识的反应(例如，按下按键)，不可避免包含了一定程度的控制成分，所以即使假设IAT测量了联想加工，仍旧无法保证它不受控制加工的影响.

非联想加工并不等同于控制加工，IAT既无法摆脱非联想加工又无法避免控制加工，那么如何通过它来获得具备自动化的联想加工？这也是IAT的初衷所在，虽然现在看来这目标也许并未真正实现.诚如很多研究者早先所注意的那样，我们不应该再去纠结加工过程是自动的和主动的，而是应该更精确地定义同时包含自动与控制成分的加工过程[17-18].研究者需要扩大自动加工可以解释的范围.越来越多的研究证明许多加工过程其实并不需要联想的激活才能获得自动化属性[19-20].四分模型为分析IAT如何反映联想加工的自动激活提供了有效工具.内隐态度既不应被简单地理解为自动加工的结果，也不应该再被认为是联想加工的反映.通过四分模型分离出的以参数AC为代表的加工过程同时具有自动化的属性和联想加工的质量，比起传统意义上的内隐态度，它似乎更值得未来的研究去进一步探索和验证.

2 联想加工的态度属性

尽管IAT效应受多重加工的影响，但不可否认它在一定程度上的确可以对联想的激活进行量化和观测，只不过通过四分模型分离出来的联想加工更多地避免了来自非联想加工的影响而更加“纯净”.我们不能说四分模型从根本上回答了IAT效应究竟在多大程度上反映了联想加工，但至少可以说它为IAT在最大程度上量化联想加工提供了可靠的技术.四分模型不仅适用于基于标准程序IAT的数据分析，也适用于评价性启动任务(Evaluative Priming Task)[21]、GO/NO-GO联想任务(GNAT)[13]等内隐操作绩效的加工分离.不过，四分模型在提出初期就声明它并未提出所有可能的加工过程[22].Pryor等也指出，四分模型中的加工成分很难说是否代表了社会认知过程的基本加工机制[23].尽管联想加工通过四分模型得以从多重加工过程中分离出来，对于“联想加工在多大程度上与要测量的态度相关”，似乎还无法从四分模型中找到确切的答案.

对于联想加工的内隐社会认知属性而言，重新编码(recoding)是四分模型未曾涉及到的加工过程，同时也是决定联想加工与态度等心理结构相关性的关键因素.IAT的基本程序一般包含相容任务和不相容任务两组结构，在相容任务组中，重新编码加工可以把复杂的4-2归类任务简化为单独的二分决策任务，即态度对象和评价属性都可以只根据属性来归类.举例来说，在测量个体对花朵和昆虫态度时，所有的目标刺激物可以基于它们的属性被看成积极的和消极的：即所有的花朵都是积极的或所有的昆虫都是消极的.个体可以据此将任务简单化即根据目标物的属性分类，而不是根据它们特定的概念.任务最终被简单化为“呈现的刺激物是积极的还是消极的”，而非“花朵是积极还是消极的”或者“昆虫是积极的还是消极的”.这种简化任务的重新编码加工在IAT不相容组中并不太可能发生.在不相容组别中，目标类别和属性被不同的按键指示，对目标物属性的简单分类会导致个体产生不正确的反应，个体需要消耗较多的心理资源去解决双重分类，以至于错误更多、反应时更长.所以IAT效应不一定是从“花朵”到“积极”的联想加工的反映，而只是指明了这两个类别概念的评价属性.

重新编码加工和态度加工(或自尊、刻板印象等心理结构)都属于联想加工的范畴，它们在本质上却是不同的.首先，重新编码加工只发生在相容组，而态度加工在两组任务中都存在；其次，这两种加工在联想方向的对称性上不同.根据语义网络理论(Semantic network theories)[24]的解释，联想的不对称性是态度的本质所在，即态度对象激活了相应的评价属性，这种激活在方向上是不可逆的.属性概念(例如积极的或消极的)和很多事物都可以联系起来，而目标概念(例如昆虫)只和特定的评价联系起来，所以由属性概念激活的联想可以延伸到许多类别的目标概念，而由目标概念激活的联想则只可能延伸到非常有限的评价概念上，概念被激活得越多，双向联想加工的可能性就越大.重新编码就是一种目标概念和属性概念同时被激活的双向联想加工[25].当个体的再编码和研究者所要测量的态度无关时，所获得的IAT效应便会受到污染.例如，被试对蛇和河作为一类、银币和比萨作为一类的反应时明显快于将蛇和银币作为一类、河和比萨作为一类的反应，仅仅因为蛇和河、银币和比萨在形状上相似[26-27].所以，研究者提出了很多技术来消除重新编码加工对IAT效应的混淆，如无再编码内隐联想测验(IAT-RT)、单区组内隐联想测验(IAT-SB)、简式内隐联想测验(BIAT)等，但是这些方法都不能从根源上消除方法特有变异对IAT效应的影响[28]，在IAT的整个操作过程中，个体仍旧有可能对任务进行重新编码.

四分模型为研究IAT究竟在多大程度上反映了联想加工的自动激活提供了有效工具，Calanchini等基于四分模型的研究发现非态度成分实际上可能是联想加工的产物也可能是非联想加工的结果[29]，虽然他们并未指出非态度成分与重新编码加工有关，但却提醒我们必须慎重地将内隐联想加工解读为内隐态度，即这种联想加工可能是评价性的、反映了个体对某一事物的态度，也可能是重新编码的结果.

3 基于ReAL模型的评价性联想加工分离

ReAL模型通过对重新编码加工(Re)、评价性联想加工(A)和类别识别(L)3个加工过程的分离来解释IAT效应的产生机制.基于以下两个基本假设，ReAL模型为研究者探讨评价性联想加工和重新编码加工对IAT效应的贡献提供了可能：首先，ReAL模型认为基于态度的联想加工在方向上是不可逆的，即只能由目标概念激活评价属性，所以评价性联想加工(A)只可能影响个体对目标概念的判断而不会影响其对属性概念的判断.基于态度的联想加工促使个体对相容组中的刺激做出正确反应同时也干扰了在不相容组的正确反应；第二，重新编码加工只发生在相容组，加速了个体对目标和属性做出反应的时间，但对个体在不相容组的任务表现没有影响.

与四分模型类似，ReAL模型同样把IAT的整个加工过程描述成一个进程树(图2)，每一个参数在0到1之间变化，代表个体在任务中产生正确反应的加工机率大小，研究者可以通过比较参数值与特别数值(0或者0.5)来解释某一加工过程是否在IAT中起到了显著的作用.以花朵-昆虫IAT为例，在相容组中，重新编码后的任务反应类别同时包含了目标概念和属性概念，无论是“兰花(或其他花朵)”还是“积极的”呈现给被试，由于两类概念在任务中被共同的按键指示，重新编码加工(Re)驱动被试做出正确反应；当重新编码加工没有发生时(1-Re)，正确识别类别标签的加工(L)驱动了反应，此过程反映了被试对刺激物类别标签的识别能力以及确定相应按键的能力，如果被试遵循任务指示反应，L加工将促使其产生正确的反应；当Re和L都没有对被试造成影响时，以A参数为代表的评价性联想加工决定反应的正确与否.由于模型假设A代表目标概念的积极评价而1-A代表对目标的消极评价，以目标概念“花朵”类别为例，A大于0.5说明个体对花朵持有积极的态度，而低于0.5说明个体对花朵的态度较为消极.需要注意的是，当A参数值与0.5无统计学上的差异时，说明个体在任务中做出了随机猜测的按键反应.对于属性概念刺激物来说，无论是在相容任务还是不相容任务中，联想加工参数A始终被设置为0.5，这与模型的假设一致：属性概念不会激活目标概念.在不相容组任务中，由于缺少了重新编码加工，模型只包含L和A两个参数，模型架构与Jacoby的加工分离模型一致(图2).

√和×分别代表正确和错误反应图2 ReAL模型对花朵-昆虫IAT中“花朵”和“昆虫”类别加工过程的描述Fig. 2 The ReAL model for the IAT for exemplars of the categories flower and insect in a flower-insect IAT

通过ReAL模型将获得7个加工参数：参数Re(发生在相容任务中的重新编码加工)、4个参数L(对4种类别的识别加工)以及两个参数A(对两个目标类别的评价性联想加工).虽然IAT任务的相容和不相容性是重新编码加工分离的基础，但这种相容与否可能是基于态度的，也可能是基于其他与态度无关的因素的.在昆虫-非词IAT研究中，被试表现出对昆虫更加积极的态度[26]，这曾让研究者们一度质疑IAT在测量态度上的可靠性，虽然Brendl本人认为刺激材料的熟悉性对结果产生了影响，但后来的研究者更倾向于使用基于刺激物显著性分离的图形-背景分离模型(Figure-ground model)解释昆虫-非词IAT效应[30].最近，Meissner等基于ReAL模型的研究指出被试并非对昆虫有积极的联想，虽然当态度相容时(昆虫—消极)，由昆虫激活的评价性联想的确使被试较快地做出了正确反应，但重新编码加工却使被试在态度不相容组(昆虫—积极)做出了更快的反应，被试对昆虫更加积极的“内隐态度”是重新编码加工对IAT操作的影响更大而造成的[31].通常判断相容或不相容的标准是基于态度的，虽然“昆虫”和“积极”在态度上不相容，但它们在表征上更加显著，被试的重新编码加工正是基于这种“显著性上的相容”而非“态度上的相容”.由此可知，定位重新编码加工是架构ReAL模型的关键.显然不能通过IAT效应来判断任务组的相容与不相容性，更无法在应用IAT之前就假设重新编码发生于(态度)相容组.不过有许多研究指出IAT效应反映了相容任务和不相容任务中任务切换代价上的差异[32]，这说明任务切换代价可以为判断重新编码加工的发生位置提供参考.所以ReAL模型并不事先假设(a priori)重新编码加工发生于基于态度的相容组或不相容组，而是通过计算任务切换代价来决定如何架构重新编码加工.个体在任务切换测试(task switch trials)中的反应时越短，说明在对目标概念反应到对属性概念反应(或对属性概念反应到对目标概念反应)的任务切换中消耗的认知资源越少，任务切换代价越小，个体对任务进行重新编码的可能性越大.

为了获得一定的错误率并计算任务切换代价以便更加有效地检验ReAL模型及其各个参数估计的普遍性，Meissner等对IAT的标准程序做了修改.在其实验中，IAT程序包含6对相容组和不相容组，每组任务包含相同数量的任务切换测验(属性概念—目标概念呈现模式)和任务重复测验(task repetition trials, 属性概念—属性概念或目标概念—目标概念呈现模式)，同时，反应时限(response deadline)技术也被植入到程序中：在第一组对的实验中(相容组和不相容组)，任务要求被试在750 ms内对每个所呈现的刺激物做出反应.如果被试在每一组对任务的错误率超过45%，在接下来的组对任务中，反应时限将延长100 ms；如果错误率介于30%至45%之间，反应时限将延长50 ms；如果错误率介于15%至30%之间，反应时限将缩短50 ms；而如果错误率低于15%，反应时限将缩短100 ms.这些基于IAT标准程序的调整不仅能为模型的架构提供足够的错误反应，而且巧妙避免了IAT标准程序中练习效应对实验结果的影响.需要注意的是，由于任务切换测验和任务重复测验序列的植入，除了3个基本参数(Re、L和A)外，ReAL模型还包含了3个额外的起调节作用的技术参数：attL、attReT和attReC.由于L和Re加工在任务切换中比任务重复中消耗更多的资源，通过attL和attReT可以了解识别加工和重新编码加工在任务重复测验和任务切换测验中的难度，例如，attL的值为0.8意味着识别加工参数值L在任务切换中比任务重复中小20%；另外，在大多数IAT中，被试会依照目标概念(例如昆虫和花朵)的积极或消极属性对其编码，所以被试对目标概念的重新编码似乎更加容易，attReC正是体现了重新编码在目标概念反应中的弱化程度.这些技术参数只有在IAT程序包含任务转换模式和任务重复模式时才被架构，它们可以提高模型对数据的拟合度，但并不代表任何加工过程.

IAT标准程序一般只包含任务切换测验而不包含任务重复测验，所以当用ReAL模型分析标准程序IAT下的数据时，技术参数值是无法被估计的，然而这并不妨碍利用模型对数据分析及对加工过程进行描述；而对于一些无法计算任务切换代价的IAT程序，研究者可以采用后验(posteriori)方式定位重新编码，即根据IAT效应值假设重新编码加工分别发生在态度相容组和态度不相容组，对比依此架构的两个ReAL模型，然后使用拟合度较高的模型中的参数值解释加工过程.从理论上来讲，ReAL模型适用于所有的IAT程序.如同四分模型一样，ReAL模型认为IAT操作绩效的多重加工成分同样可以预测和解释不同的行为，更为重要的是，它将重新编码加工从联想加工中分离出来，为解释联想加工在何种程度上与要测量的态度相关提供了工具.

4 对未来研究的建议：四分模型 vs. ReAL模型

四分模型和ReAL模型都尝试用多重加工过程去解释IAT效应，它们在对加工进程的理解上却有着本质上的区别：ReAL模型假设只有联想加工驱动反应时，它的参数值才能被计算出来，也就是说，如果联想加工与其他两个加工同时发生，那么将无法通过ReAL模型获得联想加工参数(图2)；而四分模型认为联想或者被激活或者无法被激活，一旦被激活便是占绝对优势的，具有非联想加工属性的参数OB将会决定最终反应.然而，OB的置信区间通常较大[14]，ReAL模型则摒弃了架构类似OB具有调节性质的参数.还有研究指出，对于同样的数据，ReAL模型的拟合度比四分模型更高[5]，但ReAL模型绝对不是四分模型的替代，因为四分模型分离了联想和非联想加工，ReAL模型则区分了重新编码加工和评价性联想加工，两个模型分别强调了不同的加工过程，我们无法断言哪个更适合分析IAT数据.多项式加工分离模型(MPT)近年来被广泛应用于解释内隐心理机制[33-36]，但对于IAT而言，不得不承认目前尚未有统一的模型或技术可以同时解释本文开始所提出的两个问题：1)IAT效应究竟在多大程度上反映了联想加工；2)联想加工又在多大程度上与要测量的态度相关.许多研究者对此类研究技术及模型各加工成分所代表意义的普遍性提出质疑，Pryor等就曾指出,多项式加工分离模型中的加工成分很难说是否代表了社会认知过程中的基本加工机制.基于此，有研究者认为IAT在被广泛使用后所引起的争议与1991年Jacoby提出PDP后所进行的争论及修正类似，虽然对各成分及参数的分析更为精细，但实际意义并不大，有关IAT的争议应该是围绕对其基本假设的质疑，而不是对其中成分的多少进行争论.

然而，对IAT绩效的加工分离绝对不是对本已偏差的IAT数据的重新估算，每一个多项式加工分离模型的架构都是基于最大程度展现加工成分的原则之上，研究者在使用IAT时需要考虑旨在探索何种加工机制，更要考虑某种加工机制(例如自我调节)在解释和预测行为上发挥的作用，从而选择相应的模型或开发更加合适的模型.对实际研究工作而言，研究者将通过这些方法和技术明确各个加工成分的内涵,检验各个参数对于分析行为事件的有效性,深入理解行为的认知加工机制.四分模型和ReAL模型作为多项式加工分离技术的代表为重新认识IAT效应的机制提供了最新的概念框架和分析技术.

需要注意的是，如果以“内隐联想测验”或“内隐联系测验”为主题，在中国知网(CNKI)上可以检索到超过1 000篇文献且近5年来数量呈明显递增态势，可见IAT在中国的研究数量之庞大、研究领域之广，这从某种意义上讲恰恰扩大了误区范围.最近，王沛等在使用IAT探讨不同情绪对内隐刻板印象表达的调节作用时，结合四分模型分析技术探讨了情绪的调节作用的加工质量，分析了不同情绪是如何调节内隐刻板印象的[37]，这是中国目前为数不多的在应用IAT的基础上引入模型分析技术的研究之一，说明中国心理学研究者已经意识到这些技术的应用在研究内隐社会认知加工机制方面发挥着独特的作用.我们不能武断地说这是一个“IAT没落的时代”[38-39]，但至少可以说这是IAT迎接更多挑战的时代，需要更加谨慎地解读内隐效应.如果在强调IAT应用价值的同时能发现它的局限所在并结合最新的模型架构分析数据，对推进IAT在中国有效、合理地应用具有现实意义.

[1] GREENWALD A G, BANAJI M R. Implicit social cognition: attitudes, self-esteem, and stereotypes[J]. Psychological Review,1995,102(1):4-27.

[2] GREENWALD A G, MCGHEE D E, SCHWARTZ J L. Measuring individual differences in implicit cognition: the implicit association test[J]. Journal of Personality and Social Psychology,1998,74(6):1464-1480.

[3] WEGNER D M, BARGH J A. Control and automaticity in social Life[M]//GILBERT D T, FISKE S E, LINDZEY G. Handbook of social psychology. New York：McGraw-Hill,1998：446-496.

[4] CONREY F R, SHERMAN J W, GAWRONSKI B, et al. Separating multiple processes in implicit social cognition:the quad model of implicit task performance[J]. Journal of Personality and Social Psychology,2005,89(4):469-487.

[5] MEISSNER F, ROTHERMUND K. Estimating the contributions of associations and recoding in the implicit association test: the ReAL model for the IAT[J]. Journal of Personality and Social Psychology,2013,104(1):45-69.

[6] JACOBY L L. A process dissociation framework:separating automatic from intentional uses of memory[J]. Journal of Memory and Language,1991,30(5):513-541.

[7] SHERMAN J W, GAWRONSKI B, TROPE Y. Dual-process theories of the social mind[M]. New York: Guilford Publications,2014.

[8] WYER R S Jr, SRULL T K. Handbook of social cognition[M]. New York: Psychology Press,2014.

[9] COX W T, ABRAMSON L Y, DEVINE P G, et al. Stereotypes,prejudice,and depression:the integrated perspective[J]. Perspectives on Psychological Science,2012,7(5):427-449.

[10] GREEN D M, SWETS J A. Signal detection theory and psychophysics[M]. New York: Wiley,1996.

[11] CALANCHINI J, SHERMAN J W. Implicit attitudes reflect associative,non-associative,and non-attitudinal processes[J]. Social and Personality Psychology Compass,2013,7(9):654-667.

[12] SHERMAN J W, GAWRONSKI B, GONSALKORALE K A, et al. The self-regulation of automatic associations and behavioral impulses[J]. Psychological Review,2008,115(2):314-335.

[13] GONSALKORALE K, VON HIPPEL W, SHERMAN J W, et al. Bias and regulation of bias in intergroup interactions: implicit attitudes toward muslims and interaction quality[J]. Journal of Experimental Social Psychology,2009,45(1):161-166.

[14] SHERMAN J W, KRIEGLMEYER R, CALANCHINI J. Process models require process measures[J]. Dual-Process Theories of the Social Mind,2014:121-136.

[15] GONSALKORALE K, SHERMAN J W, KLAUER K C. Aging and prejudice: diminished regulation of automatic race bias among older adults[J]. Journal of Experimental Social Psychology,2009,45(2):410-414.

[16] GONSALKORALE K, SHERMAN J W, ALLEN T J, et al. Accounting for successful control of implicit racial bias: the roles of association activation, response monitoring, and overcoming bias[J]. Personality and Social Psychology Bulletin,2011,37(11):1534-1545.

[17] MOORS A, DE HOUWER J. Automaticity: a theoretical and conceptual analysis[J]. Psychological Bulletin,2006,132(2):297-326.

[18] SHERMAN J W. On building a better process model:it’s not only how many,but which ones and by which means?[J]. Psychological Inquiry,2006,217(3):173-184.

[19] MONTEITH M J, LYBARGER J E, WOODCOCK A. Schooling the cognitive monster:the role of motivation in the regulation and control of prejudice[J]. Social and Personality Psychology Compass,2009,3(3):211-226.

[20] MOSKOWITZ G B, IGNARRI C. Implicit volition and stereotype control[J]. European Review of Social Psychology,2009,20(1):97-145.

[21] ALLEN T J, SHERMAN J W, Klauer K C, et al. Social context and the self-regulation of implicit bias[J]. Group Processes Intergroup Relations,2010,13(2):137-149.

[22] SHERMAN J W. Clearing up some misconceptions about the quad model[J]. Psychological Inquiry,2006,17(3):269-276.

[23] PRYOR J B, REEDER G D. A critique of three dueling models of dual processes[J]. Psychological Inquiry,2006,17(3):231-236.

[24] ANDERSON J R. A spreading activation theory of memory[J]. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior,1983,22(3):261-295.

[25] MEISSNER F, ROTHERMUND K. A thousand words are worth more than a picture? The effects of stimulus modality on the implicit association test[J]. Social Psychological and Personality Science,2015,6(7)：740-748.

[26] BRENDL C M, MARKMAN A B, MESSNER C. How do indirect measures of evaluation work?Evaluating the inference of prejudice in the implicit association test[J]. Journal of Personality and Social Psychology,2001,81(5):760-773.

[27] DE HOUWER J, GELDOF T, DE BRUYCKER E. The implicit association test as a general measure of similarity[J]. Canadian Journal of Experimental Psychology,2005,59(4):228-239.

[28] BRAND R, HECK P, ZIEGLER M. Illegal performance-enhancing drugs and doping in sport:a picture-based brief implicit association test for measuring athletes’attitudes[J]. Substance Abuse Treatment, Prevention, and Policy,2014,9(7):87-98.

[29] CALANCHINI J, SHERMAN J W, KLAUER K C, et al. Attitudinal and non-attitudinal components of IAT performance[J]. Personality and Social Psychology Bulletin,2014,40(10):1285-1296.

[30] CHANG B P I, MITCHELL C J. Discriminating between the effects of valence and salience in the implicit association test[J]. The Quarterly Journal of Experimental Psychology,2011,64(11):2251-2275.

[31] MEISSNER F, ROTHERMUND K. The insect-nonword IAT revisited:dissociating between evaluative associations and recoding[J]. Social Psychology,2015,46(1):46-54.

[32] GAST A, ROTHERMUND K. When old and frail is not the same.Dissociating category-based and stimulus-based influences on compatibility effects in four implicit measurement methods[J]. The Quarterly Journal of Experimental Psychology,2010,63:479-498.

[33] SINGMANN H, KELLEN D. MPTinR: analysis of multinomial processing tree models in R[J]. Behavior Research Methods,2013,45(2):560-575.

[34] SINGMANN H, KELLEN D, KLAUER K C. Investigating the other-race effect of Germans towards Turks and Arabs using multinomial processing tree models[C]//Proceedings of the 35th annual conference of the cognitive science society. Berlin:[s.n.],2013:1330-1336.

[35] MEISER T. Analyzing stochastic dependence of cognitive processes in multidimensional source recognition[J]. Experimental Psychology,2014,61(5):402-415.

[36] KRIEGLMEYER R, SHERMAN J W. Disentangling stereotype activation and stereotype application in the stereotype misperception task[J]. Journal of Personality and Social Psychology,2012,103(2):205-224.

[37] 王沛，王雪枫，陈庆伟．情绪对内隐刻板印象表达的调节[J]．心理学报，2015，47(1)：93-107.

[38] KAUFMAN S. Does the IAT really measure racial prejudice?Probably not[J]. Psychology Today,2011(1):28.

[39] REZAEI A R. Computer-based assessment of implicit attitudes[J]. Digital Information and Communication Technology and Its Applications,2011,167:456-462.

IAT Association Process Dissociation Based on Quadruple Model and ReAL Model

JIN Zheng1,2

(1.Zhengzhou NormalUniversity, Zhengzhou 450044, China; 2.University of California at Davis, Davis 95035, USA)

It is the research focus for many years and the premise for the effective application of IAT that how implicit association test (IAT) effect reflects association processing, and what the relations between association processing and psychological structure are. Quadruple model and ReAL model response the above two questions respectively, and provide the conceptual framework and analytical technique for the researchers to reacquaint the internal mechanism of IAT effect. This paper introduces and compares these two models, explores their unique function on IAT data analysis, and emphasizes the interpretation and forecasting functions of multiprocessing mechanism on actions.

IAT; quadruplemodel; ReAL model; automatic processing; associationprocessing; attitude

2015-09-24

国家自然科学基金项目(U1504332)；河南省哲学社会科学规划项目(2015BSH002)；河南省高等学校重点科研项目(15B190002).

晋 争(1984—)，男，副教授，博士，主要从事认知心理学研究.E-mail: zhjin@ucdavis.edu

10.3969/j.issn.1674-232X.2016.02.004

C912.61

A

1674-232X(2016)02-0130-09